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dc.contributor.authorMizgirev, Alexander
dc.contributor.authorChudy, Thomas
dc.contributor.authorMarz, Michael
dc.contributor.authorWagner, Peter
dc.contributor.authorRühlmann, 
Jörg
dc.contributor.editorRuckelshause, Arno
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorLentz, Wolfgang
dc.contributor.editorTheuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned2017-06-22T04:37:59Z
dc.date.available2017-06-22T04:37:59Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-88579-662-6
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractIm Rahmen von Precision Farming wird gegenwärtig daran gearbeitet z.B. Bodencharakteristika und Makronährstoffgehalte kleinräumig sensorbasiert möglichst bereits während der Überfahrt im Feld zu erfassen. Die gewonnenen Informationen bilden eine Grundlage für die Düngemittelgabe. Der pflanzenverfügbare Phosphorgehalt (Pf) ist bisher nur im Labor bestimmbar. Vorangegangene Arbeiten konnten aufzeigen, dass eine indirekte Ermittlung von Pf im Boden mittels sensorbasierter Parameter möglich ist. Hierbei wird der Zusammenhang zwischen der Zielgröße (Pf) und den erklärenden Variablen (pH, EC, Ertrag, etc.) durch einen selbstlernenden Algorithmus, wie z.B. eines künstlichen Neuronalen Netzes erlernt und das daraus resultierende Modell für die Abschätzung von Pf für die weitere Jahre verwendet. In diesem Werkstattbericht wird die Eignung von geoelektrischer und Gammasensorik in einem Sensor Fusion Ansatz untersucht. Primär wird geprüft, ob der Einsatz dieser Sensorik die Approximation von Phosphor verbessert. Sekundär wird evaluiert, ob die Sensorik die bisher laboranalytische Bestimmung der Bodentextur ersetzen kann oder ob der Sensoroutput eine Ergänzung ist. Die vorliegende Untersuchung zeigte, dass der Geophilusoutput bei der Abschätzung von Pf im Boden die kostenund zeitintensiven Labordaten für die Textur vollständig substituieren kann.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-268
dc.subjectPrecision Farming
dc.subjectSensor Fusion
dc.subjectMakronährstoffe
dc.subjectGeoelektrik
dc.subjectGammaspektrometrie
dc.titleSensor Fusion – Evaluierung der Eignung von geoelektrischer und Gammasensorik für die indirekte Bestimmung von Phosphor im Bodende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages105-108
mci.conference.locationDresden
mci.conference.date6.-7. März 2017


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